马尔可夫链

本算法基于历史开奖数据的统计分析,不构成任何形式的投注建议,结果仅供研究参考。马尔可夫链的核心假设是「下一状态只依赖当前状态」,这一无记忆特性使其在序列预测领域应用极广。本平台马尔可夫链算法在加拿大 28(JND28)历史开奖序列上构建 28×28 转移概率矩阵,P(next = j | last = i) 由历史频次估计。每期预测时,以上一期实际和值为起点,在主体分布范围内挑选条件概率最高的 8 个候选数字。由于加拿大 28 三球独立均匀分布,理论上转移矩阵应趋近均匀分布,但短期样本统计偏差使得短期序列出现局部相关性,马尔可夫链恰好捕捉这种短期偏离。在 PC28 长周期回测中,本算法 size 维度采用均值回归(冷边),保持基线在 50% 附近的稳态。马尔可夫链是经典的可解释统计模型,与其他基于深度学习包装的算法相比更便于人工复核。AI 预测平台将其作为转移概率类的代表算法之一。